1. 系统架构设计
基于Web的电影推荐系统采用分层架构设计，主要包括数据采集层、算法计算层、业务逻辑层和用户交互层。通过Nginx实现负载均衡，使用Redis缓存用户行为数据，MySQL存储结构化电影元数据。核心模块包含：
- 用户画像分析模块
- 实时推荐计算引擎
- 电影资源管理后台
- 多维度数据可视化看板
2. 技术选型与源码共享机制
系统采用SpringBoot+MyBatis框架实现RESTful API，前端使用Vue.js构建响应式界面。源码共享方案包含：
- GitLab私有仓库管理核心代码
- Docker容器化部署脚本
- Swagger API文档自动化生成
- Maven多模块依赖管理配置
| 组件 | 版本 |
|---|---|
| SpringBoot | 2.7.18 |
| MySQL | 8.0.32 |
| Redis | 7.0.12 |
3. 智能推荐算法实现
推荐系统融合协同过滤与深度学习模型，关键实现步骤包括：
- 基于Spark MLlib的矩阵分解算法
- 使用TensorFlow构建DNN召回模型
- 实时点击反馈数据流处理（Kafka+Flink）
- 多算法结果混合排序策略
4. 系统设计核心要点
设计过程中需重点关注：用户隐私数据加密传输、推荐结果可解释性优化、高并发场景下的服务降级策略。通过A/B测试验证推荐效果，CTR提升达32%
本文提出的设计方案有效整合了Web开发技术与智能推荐算法，通过模块化架构和开源技术栈实现高效开发。源码共享机制促进了行业技术交流，混合推荐模型显著提升用户体验，为电影推荐系统的工程化实践提供参考
